ases200q2/Aibot2_combined_pick_object_datasets_updatad_2026_05_28_15fps

该数据集是一个机器人数据集，使用LeRobot工具创建，专门用于机器人任务。数据集包含623个完整的情节（episodes），总计162477帧数据，涉及一个任务类型。数据以15帧每秒的速率采集，存储为parquet格式文件，总数据文件大小为100MB，视频文件大小为200MB。数据集的特征包括：动作数据（包含左右机械臂的16维位置和姿态信息，以及左右夹爪的位置）、观测状态（包含左右机械臂的16维关节位置信息）、图像观测（来自四个摄像头：前、左、右、顶部，每个视频分辨率为240x320，3通道，25帧每秒，编码为av1），以及其他元数据如时间戳、帧索引、情节索引等。数据集适用于机器人控制、模仿学习等研究领域。This is a robotics dataset developed using the LeRobot toolkit, specifically designed for robotics-related tasks. It contains 623 complete episodes, totaling 162477 frames, and covers a single task type. Data was collected at a rate of 15 frames per second, stored in Parquet format files, with a total data file size of 100 MB and a total video file size of 200 MB. The dataset features include: action data containing 16-dimensional position and pose information for both left and right robotic arms, as well as the positions of the left and right grippers; observation states containing 16-dimensional joint position information for the left and right robotic arms; image observations captured from four cameras: front, left, right and top, where each video has a resolution of 240×320, 3 channels, is collected at 25 frames per second and encoded in AV1 format; as well as other metadata such as timestamps, frame indices, episode indices and more. This dataset is suitable for research fields such as robotic control and imitation learning.

搜集汇总

数据集介绍

构建方式

在机器人操作领域，高质量的数据集是推动模仿学习与技能迁移研究的关键基石。Aibot2_combined_pick_object_datasets_updatad_2026_05_28_15fps数据集依托LeRobot框架构建，旨在为双机械臂抓取任务提供标准化的训练资源。该数据集通过遥操作方式采集了623个示范片段，总计162,477帧有效数据，所有样本均以15帧/秒的固定频率记录。数据存储采用高效的Parquet格式组织，并辅以AV1编码的压缩视频文件，在保证信息完整性的同时优化了存储与读取效率。

特点

该数据集的核心特色在于其多维度的感知与动作表征能力。动作空间包含16维连续值，精确描述了左右机械臂末端位姿及夹爪状态；观测空间则同步记录了14个关节角度与2个夹爪关节位置，实现了状态与动作的紧密对齐。视觉信息方面，数据集提供了前、左、右、顶四个视角的240×320分辨率彩色图像，为多视角感知与视觉伺服研究奠定了坚实基础。所有样本经严格划分形成统一的训练集，确保了数据一致性与可复现性。

使用方法

借助LeRobot生态系统的强大支持，研究者可通过HuggingFace平台直接可视化该数据集，快速评估数据质量与任务特性。使用时需先通过LeRobot库加载Parquet格式的动作与状态序列，并将其与对应时间戳的MP4视频帧进行同步。数据集内置的索引与片段编号机制使得批量处理与随机采样变得便捷高效，适用于训练各类基于行为克隆或强化学习的机器人操控策略，尤其适合双机械臂协调抓取场景的算法开发与验证。

背景与挑战

背景概述

随着机器人学习领域中模仿学习与强化学习技术的飞速发展，高质量、多模态的演示数据集成为驱动双手机器人技能泛化的关键基石。Aibot2_combined_pick_object_datasets_updatad_2026_05_28_15fps数据集由研究团队基于LeRobot框架构建，旨在为Aibot2型双机械臂平台提供标准化的抓取任务训练素材。该数据集创建于2026年，收录了623个示范回合与超过16万帧时序数据，通过四视角摄像头（前、左、右、顶）与16维关节/末端执行器状态信息，完整记录了抓取对象的操作轨迹。其高帧率（15fps）与多模态特性，为机器人从视觉到动作的端到端映射研究提供了宝贵资源，在推动可复现的机器人操作基准测试方面具有重要意义。

当前挑战

该数据集所应对的核心领域挑战在于双手机器人在非结构化环境中执行精细抓取任务的泛化能力不足，传统单一视角或低维状态表征难以支撑复杂操作策略的学习。构建过程中面临多重技术挑战：首先，多摄像头同步采集与异构传感器（7自由度手臂、2指夹爪）数据的时空对齐需高精度硬实时配合；其次，623次示范需覆盖物体位置、姿态与光照条件的多样性，以防止策略过拟合于特定场景；最后，将原始传感器流封装备Av1编码的视频与Parquet格式的稀疏状态数据，并确保15fps的动作重建质量，对数据压缩与存储效率提出了严苛要求。

常用场景

经典使用场景

在机器人操作与模仿学习领域，Aibot2_combined_pick_object_datasets_updatad_2026_05_28_15fps数据集为双臂机器人抓取任务提供了高保真的示范轨迹。该数据集包含623个完整回合、逾16万帧动作与状态序列，依托LeRobot框架构建，融合了来自七自由度双臂的关节位置、夹爪状态以及多视角视觉观测（前、左、右、顶四路摄像头）。研究者可据此训练端到端的策略网络，如基于行为克隆或扩散策略的模型，以学习从视觉输入到精细抓取动作的映射关系，是验证机器人操作泛化能力的理想基准。

实际应用

在实际工业与家庭服务场景中，该数据集可直接赋能双臂机器人完成诸如零件分拣、物料搬运及物品取放等重复性操作任务。基于数据训练的模型能够部署于仓储物流、精密装配及辅助生活等环境，机器人可依据相机实时图像自主判断待抓取物体的位置与姿态，并生成同步的双臂运动指令。这大幅缩减了手工编程的时间成本，提升了自动化产线的柔性与鲁棒性，为无人工厂与人机共融场景提供了可复用的数据基石。

衍生相关工作

围绕该数据集衍生了多项具有影响力的研究工作，涵盖基于扩散策略的模仿学习、多任务行为克隆以及视觉-运动对齐的预训练方法。例如，研究者利用其多视角视频与关节状态序列，开发了以Transformer为骨干的端到端抓取网络，验证了数据增广与稀疏奖励训练策略的有效性。部分工作还探索了跨场景迁移学习，通过该数据集微调通用机器人基础模型，展现了其在零样本抓取与域适应研究中的核心价值，形成了以数据为中心推动机器人学习的范式变革。